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貨幣格式一致化

在本練習以及整個本章中，你會使用 banking DataFrame 中的零售銀行資料集。 此資料集包含從美國與歐洲分行彙整而來的資料：帳戶餘額（acct_amount）、貨幣別（acct_cur）、投資金額（inv_amount）、開戶日期（account_opened），以及最後交易日期（last_transaction）。

你的任務是了解平均帳戶規模，以及投資如何隨帳戶規模而變化。不過，為了讓分析正確無誤，你需要先把金額統一為美元。pandas 套件已匯入為 pd，banking DataFrame 已在你的環境中。

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練習說明

  • 找出 banking 中 acct_cur 等於 'euro' 的列，並將結果儲存到變數 acct_eu。
  • 依據 acct_eu 條件，選取 banking 中 acct_amount 的所有對應列，並將其乘以 1.1 轉換為 USD。
  • 依據 acct_eu 條件，選取 banking 中 acct_cur 的所有對應列，並將其設為 'dollar'。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Find values of acct_cur that are equal to 'euro'
acct_eu = banking['____'] == '____'

# Convert acct_amount where it is in euro to dollars
banking.loc[____, '____'] = banking.loc[____, '____'] * ____

# Unify acct_cur column by changing 'euro' values to 'dollar'
banking.loc[____, '____'] = ____

# Assert that only dollar currency remains
assert banking['acct_cur'].unique() == 'dollar'
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